Una guía para comprender los diferentes tipos de datos disponibles para los especialistas en marketing

Sus clientes interactúan con su empresa a través de un número cada vez mayor de puntos de contacto: sitios web, redes sociales, en la tienda, dispositivos móviles y tabletas. Pero independientemente de cómo interactúen, esperan una experiencia personalizada, personalizada y consistente.

Esta expectativa sigue siendo un desafío para las empresas, que tienen que manipular enormes cantidades de datos para tratar de comprender cómo involucrar de manera efectiva a cada individuo.

En nuestra era de big data, las marcas deben poder explotar por completo todas las fuentes de datos y contenido para obtener información. Pero con tantos datos disponibles, ¿cómo se puede diferenciar entre los diferentes tipos?

Bases de datos relacionales versus grandes almacenes de datos

Las soluciones de big data ofrecen una forma de evitar las limitaciones de almacenamiento o reducir los costos de almacenamiento para cantidades masivas de datos.

Las bases de datos relacionales no pueden ofrecer únicamente una solución contextual en tiempo real. Obstaculizará la capacidad de un especialista en marketing para obtener información procesable, así como la capacidad de reaccionar en tiempo real.

Big data es una herramienta valiosa cuando necesita manejar datos que llegan rápidamente y que puede procesar más tarde. Usted almacena los datos en su formato original y luego los procesa cuando es necesario mediante una consulta que extrae el conjunto de resultados requerido y lo almacena en una base de datos relacional.

En pocas palabras, una base de datos relacional funciona como alguien que busca un libro en una biblioteca: primero elige su categoría y luego obtiene el texto elegido alfabéticamente.

Una solución de big data encontrará inmediatamente el resultado, de la misma manera que lo hace Google cuando escribe una consulta en su barra de búsqueda.

Como marco de código abierto para el almacenamiento distribuido y el procesamiento de grandes conjuntos de datos en hardware básico, las soluciones creadas en Hadoop, por ejemplo, permiten a las empresas obtener información rápidamente a partir de cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados.

Estructurado / No Estructurado / ERP

Las marcas deben poder extraer información no solo de datos estructurados (generalmente un archivo o registro de campo fijo), sino también de datos no estructurados (cualquier cosa que no resida en una base de datos de columna de fila tradicional).

Los datos no estructurados incluyen contenido de texto y multimedia. Se estima que el 80% de los datos organizacionales no están estructurados y esta cifra está creciendo al doble de la tasa de datos estructurados . Tradicionalmente, ha sido muy difícil analizar datos no estructurados.

Sin embargo, algunas herramientas lo hacen de manera eficaz, extrayendo significado de los grandes volúmenes de información que se encuentran en ambas formas. ERP (Enterprise Resource Planning) se conoce más tradicionalmente como "software de contabilidad".

Refleja una capacidad de solución más central que puede administrar la cadena de suministro, las operaciones, los informes y los recursos humanos. Una vez más, algunas herramientas también pueden encontrar significado y capitalizar las oportunidades que se encuentran dentro de los valiosos datos de ERP.

ETL

ETL (extraer, transformar y cargar) se refiere a un proceso en el uso de bases de datos y almacenamiento de datos. Estas son las tres funciones necesarias para obtener datos de un entorno de big data y colocarlos en otro entorno de datos.

El proceso de transformación de datos se vuelve mucho más complejo debido al asombroso crecimiento en la cantidad de datos no estructurados.

Dado el crecimiento y la importancia de los datos no estructurados para la toma de decisiones, las soluciones ETL ahora ofrecen enfoques estandarizados para transformar los datos no estructurados para que puedan integrarse más fácilmente con los datos estructurados operativos.

ETL ahora puede admitir soluciones para proporcionar extracción de big data mediante conocimientos y otras plataformas de gestión de datos.

PNL

Al usar las redes sociales, las marcas tienen una oportunidad incomparable de escuchar lo que sus clientes y clientes potenciales piensan y sienten sobre ellas, reuniendo conocimientos e inteligencia.

Los enfoques actuales para el procesamiento del lenguaje natural (PNL) combinan enfoques lingüísticos o gramaticales, así como técnicas de aprendizaje automático.

El santo grial de la PNL ha sido convertir datos no estructurados (texto y multimedia) en datos estructurados. Esto conduce a soluciones de información como la segmentación social y, por lo tanto, a campañas de marketing más específicas.

La PNL debe utilizarse para generar conocimientos, ofreciendo capacidades como correo electrónico personalizado, recomendaciones y aplicaciones móviles.

Los conocimientos provienen de muchas y variadas fuentes de datos, que incluyen:

• Comportamiento de navegación
• Información del censo
• Historial de compras
• Actividad social
• Influenciadores sociales
• Actividades de campañas anteriores
• Respuestas a la encuesta
• Prueba multivariante
• Dispositivos de navegación
• Agrupación de similitudes
• Preferencia de aprendizaje de idiomas
• Preferencias de color
• Actividad POS
• Comportamiento de navegación
• Información del censo
• dirección IP

En el mundo conectado de hoy, los datos deben recopilarse y analizarse en tiempo real, y cualquier dato debe ser procesable al instante, preferiblemente de forma predictiva. Sin estas capacidades, los mensajes de marketing son menos convincentes y las tasas de respuesta disminuyen.

Por el contrario, aquellas marcas que adoptan la contextualización en tiempo real a través de big data poderosos y flexibles ven grandes mejoras en las respuestas de las campañas.

Los especialistas en marketing ahora reconocen el imperativo de estas comunicaciones multicanal contextualizadas con sus prospectos y clientes. Cuanto más personalizada sea la experiencia, más feliz será el cliente.

El cliente feliz no es solo un cliente que desea comprar más, es un cliente que se retiene, vende más y, quizás lo más importante, el cliente que se convierte en un defensor de su marca.

¿Qué hay para mí?

1. Deshazte de las conjeturas. Intentar dar sentido a las páginas y las páginas de los resultados del programa de marketing no es una idea divertida de nadie. Insights lo elimina. Su inteligencia empresarial le dice directamente en qué canales de marketing enfocarse sin necesidad de interpretación. Por lo tanto, puede ahorrar tiempo y dinero haciendo más de lo que funciona y menos de lo que no.

2. Creando lealtad. Atraer compradores primerizos es una cosa, hacer que vuelvan a comprar es otra historia. Aplastar la rotación de clientes sabiendo lo que quieren incluso antes de que lo hagan. Insights lo ayuda a comprender el comportamiento de los clientes en el pasado y el previsto, lo que le permite encontrar más de sus mejores clientes y ayudar a volver a atraer a los que no lo han hecho.

3. Dar sentido a los macrodatos. La tecnología Insights está diseñada para especialistas en marketing, no para científicos de datos. Está diseñado para facilitar su uso. Con paneles de control listos para usar y análisis / informes personalizados, la información le brinda todo lo que necesita para convertir los datos en ingresos y lealtad del cliente, de manera más rápida y efectiva que nunca.